原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26951643 在多元統計分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數,同時保持數據集中的對方差貢獻最大 ...
一些推導的筆記 上面分解成無窮維,大多數時候都不是的吧。。。 這里的d有限維,應該是指相對小於上面的分解的維度的某個數 參考資料 參考資料,上面是從最小化損失的角度,利用拉格朗日對偶的優化方法求解 pca的另一種最大化方差的解釋 kl變換和pca區別 ...
2019-04-18 20:00 0 834 推薦指數:
原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26951643 在多元統計分析中,主成分分析(Principal components analysis,PCA)是一種分析、簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數,同時保持數據集中的對方差貢獻最大 ...
, xj) 以下例子中,x為輸入,y為輸出 K-L變換被廣泛應用在圖像壓縮領域中,是一個線 ...
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的數學原理推導1、主成分分析法PCA的特點與作用如下:(1)是一種非監督學習的機器學習算法(2)主要用於數據的降維(3)通過降維,可以發現人類更加方便理解的特征(4)其他的應用:去燥;可視化等2、主成分分析法的數學 ...
廢話不多說先列提綱: 0.概述-需求分析-功能描述-受限和缺點改進+知識點預備 1.泰勒級數和傅里葉級數的本質區別,泰勒展開 2. 函數投影和向量正交 3.兩個不變函數求 ...
引言: 最近一直在學習主成分分析(PCA),所以想把最近學的一點知識整理一下,如果有不對的還請大家幫忙指正,共同學習。 首先我們知道當數據維度太大時,我們通常需要進行降維處理,降維處理的方式有很多種,PCA主成分分析法是一種常用的一種降維手段,它主要是基於方差來提取最有價值的信息,雖然降維之后 ...
參考:相對熵(KL散度) ...
原帖地址:http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA(Principal Component Analysis)是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示,可用於提取數據 ...